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做数据分析一般要以某个时间为一个节点，比如我们可以在每周固定的一个时间整理数据，以便对比数据。其次，我们可以记录这些数据： 1.这个阶段发布视频的数量; 2.每个视频的播放量、点赞数、评论数、转发数、参与话题数; 3.使用次数最多的话题; 4.播放量最高的视频等。 搜集记录相关的数据是一个比较烦琐的过程，有大量的内容需要对比分析，这个过程需要我们既细心又耐心。这里提醒大家一点：尽量不要获取非自然流量的数据，一定要获取真实的数据。 这是因为，在自然流量生产下的视频通过系统审核展示在用户面前，用户是根据自己对视频的接受度，自行选择是否看完、是否点赞，以及是否评论和转发。这些行为都是用户自然而然产生的，没有外界干扰。基于此由此产生的数据就是真实的数据。 非自然流量产生的数据指的是，在外界行为干扰下产生的数据。比如，发布的视频转发到微信群、朋友圈、微博等社交软件求关注和点赞。如果你的朋友纷纷点赞、关注，你的视频自然而然能获得比较好的数据。但是，这些都不是自然流量产生的数据，或多或少都有外力的作用。因为你没法判断，哪些人是因为人情而点赞或关注的，哪些人是因为真的喜欢视频而点赞或关注的。这种不真实的数据是没有多少参考价值的。 所以我们尽量不要获得并分析非自然流量产生的数据。我们可以在运营账号的中后期，在掌握了一定的运营技巧后，账号有了稳定的自然流量，再去求关注和点赞。 数据整理……
综上可知，我们视频运营的优点和短板在哪里。在此基础上，通过搜集的数据，我们可以整理出一些问题。比如： 每周更新的视频数量是否达标？是否和计划数量一样？ 哪条视频的播放量最高？有何优点？ 哪条视频的播放量最低？如何优化？ 哪条视频的点赞数最多？为什么？ 哪条视频的点赞数最少？为什么？ 它们分别涉及什么话题？有什么规律?……
整理相应的问题可以为最后一步做好铺垫。这里我们要注意的是，整理数据时我们一定要找相对其他类似视频有10倍以上数据差距的视频，这样分析才有效。 如果两个视频相关数据只有很小的差距，那我们就不用对它们进行分析了，分析的意义不大。比如，某个账号视频平均点赞数为160左右，而某个视频有230个点赞数，这个视频也是所有视频中点赞数最高的。但相比平均点赞数，这个视频的点赞数并没有很大提升，因此，这个数据不能说明什么问题。但是，如果点赞数达到2000个，这种情况我们就需要具体分析这个视频的点赞数为什么这么多了。 深度复盘 解决方案……
最后一步，就是针对上一步整理的问题分析产生的原因，并提出具体有效的解决方法。 1.这周我们计划做3个视频，但实际只做了2个，出现这种现象是什么原因呢？ 如果是因为时间不够，那我们就要分析，是不是我们的人员效率、人员数量不能与我们的目标相适应？是不是我们把目标定得太高了？如果是目标定的太高，那我们以后改成每周做2个视频可不可以达到。如果是因为业务不熟练，那么我们就要分析，通过增加人员数量，或者提升工作效率，增加人员培训，我们是不是可以达到每周多发一个视频。之后，我们可以再根据实际情况制订每周的运营计划。
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